최근, 우리나라에서는 공학교육의 인증 시스템을 도입하고 있다. 이것은 전세계적인 추세가 되어 가고 있으며, 향후 국가 간의 기술사 상호 인정의 기본 요건이 될 전망이다. 원격탐사의 경우 과학과 공학은 물론 인문 사회 분야까지 다양한 분야에서 활용되고 있으나, 최근의 추세로 보면 공학적 활용이 점차 증가하고 있음을 알 수 있다. 따라서, 우리나라의 공학교육 인증 시스템 도입에 발맞추어 원격탐사의 공학적 교육에 대한 검토가 필요하다. 본 연구에서는 공학교육 인증 시스템을 검토하고, 이를 기준으로 한 원격탐사 분야에서의 공학교육의 방향을 정립하고자 하였다.
인공위성을 통해 취득된 데이터들은 지상국의 수신처리시스템을 거쳐 표준영상으로 생산되며, 생산된 영상으로부터 사용자에게 의미 있고, 가치 있는 정보를 이끌어 내는 판독의 단계를 수행하게 된다. 본 연구에서는 원격탐사의 전반적인 이해를 돕기 위한 교육적 모델로서 캔샛 프로그램을 도입하였다. 캔샛 프로그램은 스탠포드대 로버트 트윙 교수의 제안으로 학생들에게 한 학기의 짧은 시간에 실제 인공위성의 설계, 해석, 제작, 조립, 시험, 발사, 운용 등 전반적인 시스템의 이해를 도모하기 위한 1Kg 이하의 캔 크기의 초소형 위성을 개발하는 교육 프로그램이다. 본 연구는 한국과학영재학교 R&E 프로그램의 지원으로 시작하였으며, 실제 초소형 위성 캔샛('KSAsat'으로 명명)을 직접 설계, 제작, 조립하고 최종적으로 발사 운용 시험을 수행하였다. 주 탑재체로 일반 상용 디지털 카메라를 장착하였으며, GPS, 광센서, 3 축 가속도계, 온도센서, 압력센서를 탑재하였다. 비행시험을 통해 성공적으로 영상을 취득하고, 각종 센서로부터의 데이터를 지상국으로 전송 받았다. 지상국을 통해 처리 되어진 데이터로부터 의미 있는 정보를 추출하는 판단의 단계를 거쳐 원격탐사의 전반적인 교육을 성공적으로 수행할 수 있었다. 본 논문에서 캔샛 프로그램이 원격탐사 교육에도 충분히 활용될 수 있음을 보였다.
이 논문은 다중 센서 원격탐사 화상의 분류를 위해 퍼지 논리 융합과 결합된 relaxation labeling 방법을 제안하였다. 다중 센서 원격탐사 화상의 융합에는 퍼지 논리를, 분광정보와 공간정보의 융합에는 반복적인 relaxation labeling 방법을 적용하였다. 특히 반복적 relaxation labeling 방법은 공간정보의 이용에 따른 분류 화소의 변화양상을 얻을 수 있는 장점이 있다. 토지 피복의 감독 분류를 목적으로 광학 화상과 다중 주파수/편광 SAR 화상에 제안 기법을 적용한 결과, 다중 센서 자료를 이용하고 공간정보를 함께 결합하였을 때 향상된 분류 정확도를 얻을 수 있었다.
이 논문은 원격탐사 화상 분류에서 공간적 불확실성 분포를 얻기 위해 공간 통계를 적용하였다. 분류 항목 할당과 참조 자료와 연계된 각각의 불확실성 표현을 위해 2가지 정량적 방법을 제안하였다. 우선 분류 항목 할당에 따른 불확실성 표현을 위해 3가지 정량적 지수를 제안하였다. 그리고 참조 자료와 분류 결과를 결합하고 이와 연계된 불확실성 혹은 정확성 분포를 얼기 위해 지구통계학적 시뮬레이션 기법을 적용하였다. 다중 센서 원격탐사 화상을 이용한 감독 토지 피복 분류 실험을 수행하여 제안 방법을 예시하고, 적용시 제안점을 논의하였다. 실험 결과, 이 논문에서 제시한 방법론을 통해 분류 결과의 해석과 평가를 위한 부가적인 정보추출이 가능하였으며, 제시 방법론의 검증을 위한 다양한 자료에의 적용이 필요한 것으로 판단된다.
이 논문은 다중시기 원격탐사 화상의 무감독 변화탐지를 위해 자동으로 임계치를 결정하는 두가지 방법을 제안하였다. 두 방법 모두 3성분 가우시안 혼합 확률 모델의 파라미터 추정과 베이지안 최소 오차 이론을 이용한 임계치 결정의 두 단계로 이루어져 있다. 첫 번째 방법은 Bruzzone and Prieto (2000)의 방법을 확장 적용한 것으로, 혼합 확률 모델의 파라미터 추정에 기대최대화 기법을 적용한다. 두 번째 제안 방법은 연속적으로 임계치 결정과 혼합 확률 모델의 파라미터 추정을 수행한다. 모의 화상과 KOMPSAT-1 EOC 화상에 적용한 결과, 제안한 두 기법 모두 효율적으로 모델 파라미터를 추정할 수 있었으며, 최소 오차를 보이는 임계치에 근사한 값을 추출할 수 있었다.
최근 전세계적 자연재해는 도시화, 산업화 및 인구 증가로 인해 대형·복합화 되고있으며,특히 기후변화로 인한 대규모 자연재해의 발생 건수가 급속도로 증가하고 있다. 따라서, 심층 분석을 통한 과거 재해에 대한 이해와 향후 발생 가능한 재해의 피해 범위 감소 및 위해성 평가에 관한 연구가 절실히 필요한 실정이다. 본 특별호는 자연재해·재난분야를 대상으로 원격탐사와 GIS를 이용한 관측과 관리 기술에 관련한 연구들을 살펴보고, 최근 부경대학교 i-SEED 지구환경교육연구단에서 진행하고 있는 폭염, 미세먼지, 홍수, 가뭄, 지진에 관련한 연구 내용 및 결과를 소개하고자 한다. 이러한 연구결과는 자연재해로 인한 피해 완화 및 향후 자연재해를 대비한 사전 예방과 사후 관리에 도움을 줄 수 있을 것으로 판단된다.
최근 전 지구적으로 기후변화에 따른 기상이변으로 인해 지구환경재해 발생 건수가 급속도로 증가하고 있으며, 이에 따른 경제적 손실 및 인명 피해의 규모가 대형화되고 있는 추세이다. 또한, 도시화 및 산업화에 따라 이상기후의 출현 특성 및 규모가 과거와 다른 양상으로 더욱 복합적이고 대형화되고 있어 지구환경재해 대응 및 관리에 원격탐사와 인공지능 기술의 필요성이 더욱 증대되고 있다. 본 특별호는 원격탐사 및 인공지능 기술을 활용한 지구환경재해·재난 관측 및 관리 연구를 살펴보고, 부경대학교 i-SEED 지구환경교육연구단에서 진행하고 있는 가뭄 및 홍수, 대기오염, 해양오염 등 국내에서 발생되는 재해·재난 관련 연구들의 내용 및 결과를 소개하고자 한다. 본 특별호에서 국내 자연재해 관측 및 관리 기술에 대한 정보 공유를 통해 사전에 재해를 예방하고 피해를 저감시킬 수 있는 기술 발전에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 2001년부터 2020년까지 지진과 관련된 지하수위, 수질, 라돈, 원격탐사, 전기비저항, 중력, 지자기 분야의 세계적으로 학술지에 게재된 논문 편수를 Web of Science에서 검색하여 그 경향성을 분석하였다. 그리고 논문 편수와 Mw 5.0 이상, Mw 6.0 이상, Mw 7.0 이상, Mw 8.0 이상, Mw 9.0 이상 지진 발생 건수를 비교 분석하였다. 지진과 관련한 중력, 라돈, 지하수(지하수위, 수질), 전기비저항, 지자기분야 논문 편수는 장기적으로 증가하는 추세를 보인다. 이는 원격탐사 기술의 발달, 측정 장비의 고도화, 빅데이터 분석 등을 통한 종합적인 자료 해석이 가능해지면서 여러 분야에서 지진 전조 및 지진 현상 연구가 활발해지고 있기 때문이다. Mann-Kendall과 Sen 추세 검정에 의하면, 중력 관련 논문의 경우 1.30편/년의 증가추세를 보이고, 라돈 0.60편/년, 지하수 0.70편/년, 전기비저항 0.25편/년, 원격탐사 0.67편/년의 증가추세를 보인다. Mw 5.0 이상, Mw 6.0 이상, Mw 7.0 이상, Mw 8.0 이상, Mw 9.0 이상의 지진발생 건수와 경향성을 제거한 분야별 논문 편수 간의 교차상관분석에 의하면, 라돈과 원격탐사 분야의 교차상관성이 높으며, 지연시간은 1년이다. 또한 2004년과 2005년 수마트라 지진, 2008년 쓰촨성 지진, 2010년 아이티 지진, 2010 칠레 지진 등의 큰 규모의 지진 발생이 논문 편수 증가와 관련되는 것으로 추정된다.
최근 해상 교통량 증가 및 연안 중심의 레저활동으로 인해 다양한 해양사고가 발생하고 있다. 그 중 선박사고는 인명 및 재산 피해를 유발할 뿐만 아니라 기름 및 위험·유해물질 유출을 동반한 해양 오염사고로 이어질 가능성이 크다. 따라서 해양사고 대비 및 대응을 위한 지속적인 선박 모니터링이 필요하다. 본 연구에서는 해상 선박 모니터링 체계 구축을 위한 초분광 원격탐사 기반의 항공 실험 수행 및 선박탐지 결과를 제시하였다. 한반도 서해 궁평항 인근 해역을 대상으로 초분광 항공관측을 수행하였으며, 사전에 다양한 선박 갑판에 대한 분광 라이브러리를 구축하였다. 탐지 방법으로는 spectral correlation similarity (SCS) 기법을 사용하였으며 초분광 영상과 선박 스펙트럼 사이의 공간 유사도 분포를 분석하였다. 그 결과 초분광 영상에 존재하는 총 15개의 선박을 탐지하였으며 최대 유사도에 기반한 선박 갑판의 색상도 분류하였다. 탐지 선박들은 고해상도 digital mapping camera (DMC) 영상과의 매칭을 통해 검증하였다. 본 연구는 해상 선박탐지를 위한 항공 초분광 센서 활용의 기초로서 향후 원격탐사 기반의 선박 모니터링 시스템에 주요 역할을 할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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